Язык Wolfram Language

Расширенный перечень операций по статистике и теории вероятностей

Оценка нерегулярных выборок случайных процессов

Сформируем нерегулярную выборку с помощью функции OrnsteinUhlenbeckProcess.

In[1]:=
Click for copyable input
sample = TimeSeriesResample[ RandomFunction[ OrnsteinUhlenbeckProcess[0, .1, .3], {0, 100, .1}], {Sort[ RandomReal[100, 1000]]}]
Out[1]=
код на языке Wolfram Language целиком
In[2]:=
Click for copyable input
ListLinePlot[sample, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[2]=

Вычислим параметры процесса на основе нерегулярных выборок данных.

In[3]:=
Click for copyable input
EstimatedProcess[sample, OrnsteinUhlenbeckProcess[\[Mu], \[Sigma], \[Theta]]]
Out[3]=

Возьмем цены на акции компании General Electric с 1 января 2013 года, и конвертируем их в временные ряды с помощью функции TemporalData .

In[4]:=
Click for copyable input
price = TemporalData[FinancialData["GE", "Jan. 1, 2013"]]
Out[4]=
код на языке Wolfram Language целиком
In[5]:=
Click for copyable input
DateListPlot[price, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[5]=

Штамп времени данных о ценах акций неоднороден.

In[6]:=
Click for copyable input
MinMax[Differences[price["Times"]]]
Out[6]=

Предположим, что логарифм цены соответствует характеристикам дробного броуновского движения (см. FractionalBrownianMotionProcess) и вновь вычислим параметры процесса.

In[7]:=
Click for copyable input
EstimatedProcess[Log[price], FractionalBrownianMotionProcess[\[Mu], \[Sigma], h]]
Out[7]=

Родственные примеры

de en es fr ja ko pt-br zh